龍江夏夜「不打烊」！ 「購在龍江·食在龍江」夜經濟活動啟幕
2026-01-11 04:18 5,492次浏览銀川8月11日電 (記者 李佩珊)記者11日從寧夏固原市彭陽縣文化旅遊廣電局獲悉，彭陽縣姚河塬遺址成功入選國家文物局國家考古遺址公園立項單位名單，成為寧夏第三個獲此立項的遺址。 姚河塬遺址位於彭陽縣新集鄉姚河村北部，面積約92萬平方米，包括墓葬、馬坑、車馬坑、祭祀遺坑、鑄銅作坊、制陶作坊等遺蹟。2017年5月，該遺址被發現並持續開展考古發掘工作，目前共出土青銅器、玉器、骨器等文物3000餘件，甲骨文150餘字，其中，關於「獲侯」的刻辭為墓葬及遺址的國別研究提供了最直接的證據。 該遺址被業界專家認為是最西北的西周早期封國都邑城址、最西北的西周早期諸侯級墓葬、最西北的甲骨文發現地、最西北的原始瓷器出土地、最西北的鑄銅作坊遺址，對探尋西周文化的起源和形成，研究西周王朝建立後對西部邊緣地區控制的管理模式，認識西周時期的西北邊陲族群轉換、文化面貌和社會變遷等具有非常重要的價值。 據悉，該遺址於2019年被公布為全國重點文物保護單位，並先後被評為「2017年度全國十大考古新發現」「2020年中國考古新發現」「2022年新時代百項考古新發現」。 此次成功入選國家考古遺址公園立項單位名單，意味著姚河塬遺址的保護、研究與活化利用工作將邁入全新發展階段。彭陽縣文化旅遊廣電局有關負責人表示，下一步，將協調考古機構持續推進考古發掘及研究工作，加強遺址價值內涵闡釋，完善考古遺址公園規劃，深入開展文物保護、研究、展示、傳播等工作，持續做好考古成果轉化，強化文化產品供給，不斷增強發展活力。在科學評估當地資源稟賦、經濟條件和實際需求基礎上，合理規劃實施保護展示、文化服務設施等項目，確保經濟、適用、高效，促進可持續發展。(完)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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